5Hive存储与压缩

1Hive存储格式

Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。

1.1行式存储和列式存储

上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。

行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。select *

列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。 select 某些字段效率更高。

1.2 TEXTFILE

默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

1.3 ORC格式

Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。
可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer：

1.Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。
2.Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。
3.Stripe Footer：存的是各个stripe的元数据信息
每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

1.4 PARQUET格式

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。
Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。
通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如下图所示。

上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。

2Hive压缩格式

在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，前期我们在学习hadoop的时候，已经配置过hadoop的压缩，我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽

mr支持的压缩格式:

hadoop支持的解压缩的类：

压缩性能的比较：

Snappy生成的压缩文件要大20%到100%。在64位模式下的core i7处理器的单内核上，Snappy以250 MB/秒或更多的速度压缩，并以500 MB/秒或更多的速度解压。

实现压缩hadoop需要配置的压缩参数:

hive配置压缩的方式:
1.开启map端的压缩方式:
1.1）开启hive中间传输数据压缩功能

 hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

1.2）开启mapreduce中map输出压缩功能

 hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

1.3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

 hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

1.4）执行查询语句

 select count(1) from score;

2.开启reduce端的压缩方式
1）开启hive最终输出数据压缩功能

 hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

2）开启mapreduce最终输出数据压缩

 hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式

 hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4）设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

 hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

5）测试一下输出结果是否是压缩文件

 insert overwrite local directory '/export/servers/snappy' select * from score distribute by s_id sort by s_id desc;

3存储和压缩相结合

ORC存储方式的压缩：

创建一个非压缩的ORC存储方式：
1）建表语句

    create table log_orc_none(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
    )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

2）插入数据

 insert into table log_orc_none select * from log_text ;

3）查看插入后数据

 dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc_none;

结果显示:

 7.7 M  /user/hive/warehouse/log_orc_none/123456_0

创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式：
1）建表语句

    create table log_orc_snappy(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
    )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

2）插入数据

 insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;

3）查看插入后数据

 dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc_snappy ;

结果显示:

 3.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/123456_0

4）上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为

 2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/123456_0

比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。
5）存储方式和压缩总结：
在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy。

4主流存储文件性能对比

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
压缩比比较：
-TextFile
（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE

    create table log_text (
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
    )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE ;

（2）向表中加载数据

 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/log.data' into table log_text ;

（3）查看表中数据大小，大小为18.1M

 dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_text;

结果显示:

 18.1 M  /user/hive/warehouse/log_text/log.data

-ORC
（1）创建表，存储数据格式为ORC

    create table log_orc(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
    )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS orc ;

（2）向表中加载数据

 insert into table log_orc select * from log_text ;

（3）查看表中数据大小

 dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc;

结果显示:

 2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/123456_0

-Parquet
1）创建表，存储数据格式为parquet

    create table log_parquet(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
    )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS PARQUET ; 

2）向表中加载数据

 insert into table log_parquet select * from log_text ;

3）查看表中数据大小

 dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_parquet;

结果显示:

 13.1 M  /user/hive/warehouse/log_parquet/123456_0

数据压缩比结论:
ORC > Parquet > textFile
存储文件的查询效率测试
-textFile

hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)  

-ORC

hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s) 

-Parquet

hive (default)> select count(*) from log_parquet; 
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)

存储文件的查询效率比较:
ORC > TextFile > Parquet